論文の概要: Robust Bayesian Inference for Discrete Outcomes with the Total Variation Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13456v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 09:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 18:29:16.564390
• Title: Robust Bayesian Inference for Discrete Outcomes with the Total Variation Distance
• Title（参考訳）: 全変動距離を用いた離散結果に対するロバストベイズ推定
• Authors: Jeremias Knoblauch, Lara Vomfell
• Abstract要約: 離散的に評価された結果のモデルは、データがゼロインフレーション、過分散または汚染を示す場合、容易に誤特定される。 ここでは、Ttal Variation Distance (TVD) を用いた頑健な相違に基づくベイズ的アプローチを提案する。 我々は、我々のアプローチが堅牢で、シミュレーションおよび実世界のデータの範囲で予測性能を著しく改善していることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.139874302398955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Models of discrete-valued outcomes are easily misspecified if the data exhibit zero-inflation, overdispersion or contamination. Without additional knowledge about the existence and nature of this misspecification, model inference and prediction are adversely affected. Here, we introduce a robust discrepancy-based Bayesian approach using the Total Variation Distance (TVD). In the process, we address and resolve two challenges: First, we study convergence and robustness properties of a computationally efficient estimator for the TVD between a parametric model and the data-generating mechanism. Second, we provide an efficient inference method adapted from Lyddon et al. (2019) which corresponds to formulating an uninformative nonparametric prior directly over the data-generating mechanism. Lastly, we empirically demonstrate that our approach is robust and significantly improves predictive performance on a range of simulated and real world data.
• Abstract（参考訳）: 離散値結果のモデルは、データがゼロインフレーション、過分散、汚染を示す場合、容易に誤特定される。 この不特定性の存在と性質に関する追加の知識がなければ、モデル推論と予測は悪影響を及ぼす。 本稿では,Ttal Variation Distance (TVD) を用いた頑健な相違に基づくベイズ的アプローチを提案する。 まず、パラメトリックモデルとデータ生成機構の間のTVDのための計算効率の高い推定器の収束性と堅牢性について検討する。 第2に,データ生成機構上で直接的に非変形的非パラメトリックな前処理を定式化することに対応する,lyddonら(2019)から適応した効率的な推定法を提案する。 最後に,本手法がロバストであること,シミュレーションおよび実世界のデータで予測性能を大幅に向上できることを実証的に示す。

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